Méthodes d’annotation et qualité des données

Un modèle performant commence par des données bien définies. Dans cette catégorie, nous abordons les fondamentaux et les pièges de l’annotation, quel que soit le domaine : définition des classes, guidelines, gestion des cas ambigus, échantillonnage et itérations. Nous couvrons aussi les sujets opérationnels qui font la différence : workflows, QA/QC, consensus multi - annotateurs, mesure de la cohérence, outillage, et bonnes pratiques pour livrer des jeux de données fiables et reproductibles.